张涛
- 作品数：5 被引量：25H指数：2
- 供职机构：东南大学自动化学院更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于行为和部分观测的多目标跟踪(英文)被引量：1
- 2008年
- 针对复杂环境下的多目标跟踪问题提出了一种新的跟踪方法.在检测部分,采用第三级离散小波变换和背景差分进行了目标分割.在跟踪部分,首先利用卡尔曼滤波器和缩放因子估计目标在下一帧中的中心位置和矩形框尺寸,然后在中心关联和区域关联的基础上提出了投射率和遮挡率的概念,并结合投射率和遮挡率推断目标行为.最后针对具体目标行为,自适应地调整跟踪方案和卡尔曼参数实现了多目标跟踪.在遮挡情况下利用部分观测调整估计框以获得目标测量值和最优框尺寸.提出的方法对处于遮挡、新出现以及稳定等情况下的运动目标均具有鲁棒的跟踪性能.实验结果表明提出的方法是有效的.
- 路红费树岷郑建勇张涛
- 关键词：多目标跟踪卡尔曼滤波
- 基于局部奇异值分解和D-S理论的人脸识别方法被引量：5
- 2009年
- 提出了基于局部奇异值分解和D-S证据理论的人脸识别方法。首先分割出人脸图像的5个特殊区域并分别进行奇异值分解,提取一些较大的奇异值构成每一区域的特征向量;在识别阶段,计算待识别人脸图像每一区域对所有训练样本人脸图像相应区域的隶属度,最后由D-S理论的组合规则做出判断。基于ORL人脸数据库的实验结果证明了本文方法的有效性和可行性。
- 李晓东费树岷张涛
- 关键词：人脸识别奇异值分解
- 基于DWT和Kalman滤波的多运动目标跟踪
- 2008年
- 为解决复杂道路交通场景中的误检问题,提高跟踪效率,提出了一种基于离散小波变换(DWT)和卡尔曼(Kalman)滤波的多运动目标跟踪算法。本文利用DWT对背景和序列图像进行三层分解,仅将低频子图进行背景差分提取了运动目标。在跟踪阶段,建立区域-目标模型,以检测信息作为观测值并利用Kalman滤波进行位置预测;通过匹配预测值和观测值,建立包含稳定目标、丢失目标和新出现目标的三层目标链,并对稳定目标进行Kalman最优估计。采用在线计算获取各运动目标的初始位置和速度,使预测值一开始就接近观测值。通过对实际视频序列进行检测跟踪实验和对比,分析了算法性能。实验结果表明,本文方法具有较高的抗噪声能力、跟踪实时性和准确性。
- 路红费树岷郑建勇张涛
- 关键词：多运动目标跟踪KALMAN滤波背景差分离散小波变换
- 低帧速率视频中改进的粒子滤波跟踪算法
- 本文针对在低速率视频当中运动目标运动轨迹任意性很大，并且在相邻两帧当中目标的移动位移较大等问题提出了一种改进的粒子滤波算法。通常的粒子滤波算法依赖运动方程来对目标的移动进行建模，但是在低速率视频中很难通过运动方程对运动目...
- 王丽丽张涛费树岷
- 关键词：粒子滤波目标检测目标跟踪
- 基于奇异值特征和支持向量机的人脸识别被引量：20
- 2008年
- 针对人脸识别中经常遇到的"小样本"和"过学习"等问题,同时为了进一步改善人脸图像的奇异值特征在人脸识别中的识别性能,提出了一种基于奇异值分解和支持向量机的人脸识别新方法.在特征提取阶段,首先对训练样本集中的每一个人脸图像矩阵进行奇异值分解,得到训练样本的奇异值特征,然后对每个样本的奇异值特征向量进行降维、归一化、奇异值向量的分量重新排列等处理.在识别阶段,运用支持向量机作为分类工具,为了提高分类能力,选取径向基函数作为支持向量机的核函数.最后在ORL人脸数据库上验证了该方法.实验结果表明,通过对奇异值特征的相关处理,提高了识别速度和正确识别率.从而证明了所提出方法的有效性,具有一定的应用价值.
- 李晓东费树岷张涛
- 关键词：奇异值特征支持向量机人脸识别
